¿Por qué es importante un sistema de navegación inercial (INS) para las aplicaciones topográficas y cartográficas de los vehículos aéreos no tripulados (UAV)?

En los últimos años se ha observado un aumento del despliegue de aeronaves que no llevan un piloto tripulado a bordo. Estos vehículos aéreos no tripulados (UAV) también se conocen comúnmente como drones, sistemas de aeronaves no tripuladas (UAS) o sistemas de aeronaves pilotadas a distancia (RPAS). A efectos de las siguientes descripciones, estos términos se utilizarán indistintamente. Los drones de todas las formas y tamaños se utilizan en el ejército desde hace muchos años. Las ventajas aportadas por procedimientos de fabricación cada vez más eficientes y adaptables (como la impresión en 3D) y la miniaturización de los componentes electrónicos han hecho mucho más viable el despliegue de vehículos aéreos no tripulados en contextos civiles. El acceso a la tecnología es ahora tal que resulta sencillo para el consumidor general adquirir un UAV, practicar su vuelo y montar cámaras y otros sensores para tomar imágenes del entorno que le rodea.

Las cámaras montadas en aeronaves se han utilizado con fines de vigilancia o cartografía desde mediados del siglo pasado. Cuando se utilizan imágenes de cámaras aéreas con fines de fotogrametría para cartografiar la topografía o la cubierta terrestre, o para calcular ángulos de inclinación o volumetría de minas, no sólo es necesario conocer las especificaciones (modelo interno) de la cámara o el sensor utilizados, sino también:

• Cómo cambia la orientación exterior del sensor de imágenes (es decir, cómo se mueve el sensor en relación con el suelo).
• El efecto de las distorsiones que la geometría tridimensional inherente del terreno tiene sobre las mediciones y distancias en la salida cartográfica cuando se obtienen imágenes desde arriba.

Los sistemas de navegación de las aeronaves proporcionan información sobre la ruta y la parte del Mundo que la aeronave está sobrevolando. Para la creación y actualización de la cartografía, ha sido necesario anclar la ubicación y la huella de las fotografías de la cámara mediante coordenadas conocidas de características del paisaje (puntos de control terrestre - GCP) que se ven en las fotografías. Las ondulaciones de la topografía del terreno pueden tenerse en cuenta aplicando ecuaciones de aerotriangulación para unir las fotografías y asociar los elementos de la imagen con las coordenadas x,y,z de los GCP. Sin embargo, se trata de un proceso manual intensivo y costoso, en el que la calidad del resultado dependerá de factores como el número de puntos de referencia geográficos utilizados y los patrones de disposición de los puntos de referencia geográficos.

Este método de georreferenciación a las coordenadas de GCP conocidos es el que se ha utilizado principalmente para proporcionar control topográfico a la fotografía aérea con UAV. A medida que las plataformas UAV se han ido orientando a mercados cada vez más amplios, los sistemas de cálculo y, por tanto, los costes se han ido reduciendo para ofrecer puntos de precio más favorables para las propias plataformas. Los métodos para refinar aún más las lecturas GPS en la plataforma UAV, como la recepción de correcciones atmosféricas y de tiempo desde una estación base local, ya sea a través de un enlace de radio en tiempo real (GPS cinemático en tiempo real) o a través de un flujo de trabajo GPS diferencial post-procesado, son ahora comunes. Sin embargo, esto no anula el uso de los GCP, y puede ser fácil pasar por alto el tiempo necesario para establecer el control topográfico o llevar a cabo los procedimientos de aerotriangulación requeridos.

Muchas de las distorsiones que se observan en la fotografía aérea pueden atribuirse a cambios en la orientación exterior causados por el hecho de que las plataformas aéreas rara vez se mueven de forma completamente estable y nivelada. La propia plataforma se inclina en las curvas y las condiciones atmosféricas provocan cabeceos y guiñadas. Incluso si la cámara está montada en un cardán autonivelante, en circunstancias extremas puede que no siempre esté orientada perpendicularmente a la superficie del suelo. Además, la tierra no es plana. Las ondulaciones del terreno bajo la aeronave (colinas, montañas, valles, edificios), junto con las variaciones de altitud de la plataforma aérea, provocarán cambios de perspectiva en la imagen captada y, en consecuencia, distorsiones en las distancias que se midan.

Para obtener productos cartográficos fiables a partir de fotografías aéreas, los mapas se digitalizarán a partir de pares fotográficos estereoscópicos superpuestos, o de ortofotografías procesadas. El objetivo de ambas técnicas es básicamente normalizar los efectos de las ondulaciones del paisaje, para obtener un producto cartográfico en el que las distancias sean verdaderas. Para realizar la cartografía de una forma automatizada moderna no sólo es necesario recoger datos sobre las coordenadas del lugar donde se toma la fotografía, sino también conocer el modelo de la cámara, junto con datos relacionados con la trayectoria general del movimiento de la cámara y sus parámetros de orientación en el momento concreto en que se toma la fotografía.

La información de orientación se obtiene de una IMU y, más concretamente, de un módulo informático que procesa estadísticamente los datos de localización del sistema GPS (a bordo y desde una estación base localizada), junto con la información de orientación de la IMU, para realizar una mejor estimación general de la trayectoria de la cámara. Es este módulo computacional el que permite elaborar productos cartográficos fiables mientras la plataforma aérea está en movimiento, y son estos sistemas los que se denominan sistemas de navegación inercial (INS). Los sistemas de navegación inercial para cartografía se han utilizado ampliamente en plataformas aéreas tripuladas desde finales de la década de 1990. En muchos de los sensores cartográficos aerotransportados desplegados en plataformas tripuladas, el componente IMU del INS está ahora integrado en el propio sensor.

La georreferenciación directa no sólo proporciona la capacidad de recopilar fotografías aéreas de forma eficiente, sino que también se aplica a todos los demás tipos de sensores cartográficos, como los sistemas de detección y alcance de luz (LiDAR) y otros sensores de imágenes (por ejemplo, los que miden en bandas hiperespectrales).

Los UAV suelen volar con cámaras de menor coste que las utilizadas en operaciones fotográficas tripuladas, y a menudo estas cámaras no fueron diseñadas originalmente para su uso aerotransportado. En consecuencia, es raro que estas cámaras incorporen ya sofisticados sistemas INS para su despliegue en el UAV. Esto significa que es aún más importante considerar la incorporación de un INS en una plataforma UAV para mejorar la eficiencia y la calidad de un proyecto de cartografía. Idealmente, el INS se montará lo más cerca posible del sensor cartográfico para obtener la mejor estimación de su posición y la orientación del sensor cartográfico a lo largo de la misión. En las plataformas aéreas tripuladas, debido al tamaño de la aeronave, el sistema INS puede estar situado a cierta distancia del soporte de la cámara. En este caso, es necesario calcular la distancia relativa, el ángulo y la orientación entre el cuerpo del INS y la montura de la cámara, proporcionando lo que se conoce como vector palanca-brazo.

Debido a su reducido tamaño total, es probable que las distancias entre el cuerpo del INS y el centro del marco de la cámara en un UAV sean mucho menores que en una plataforma tripulada. A menudo, el sensor cartográfico se montará directamente sobre el INS o debajo de él; no obstante, el cálculo del vector palanca-brazo mejorará aún más los resultados georreferenciados directos.

Si la cámara está en un soporte fijo, el movimiento del cuerpo del UAV medido por el INS se traducirá directamente en un movimiento de la posición espacial de la cámara. Si la cámara no está montada en un nadir convencional (es decir, enfocada directamente debajo del UAV), sino en un ángulo oblicuo, el cálculo adecuado del vector palanca-brazo hacia el INS tendrá en cuenta el ángulo en el que se encuentra la montura de la cámara y permitirá la georreferenciación directa de la imagen.

Con frecuencia se utilizan soportes de tipo cardán en los UAV para estabilizar el ángulo de montaje de la cámara respecto al suelo, independientemente del movimiento de la plataforma del UAV. En teoría, esto significa que mientras el UAV puede rodar, cabecear o guiñar, la cámara debe permanecer nivelada con el suelo. Lo que no hace el cardán es tener en cuenta los cambios dinámicos de altitud o esos mismos movimientos en la plataforma del UAV, que también influirán en la posición de la cámara en el espacio. Un cardán tampoco anula el requisito de que un INS calcule la mejor estimación global de la posición durante todo el estudio. Por consiguiente, incluso si la cámara está montada sobre un cardán, la utilización de un INS sigue proporcionando el mejor resultado georreferenciado directo en el proyecto cartográfico.

Los sistemas lidar aportan muchas ventajas para algunos tipos de proyectos cartográficos, como los relacionados con la silvicultura y la minería. A diferencia de los sensores de las cámaras, que suelen capturar datos de forma pasiva a través de fotogramas de imagen, los sistemas lidar son sistemas activos. Un lidar recopila datos emitiendo pulsos individuales de luz y calculando el tiempo que tarda ese pulso de luz en volver al sensor lidar. Se emitirán muchos miles de pulsos de luz por segundo a lo largo de una franja, conocida como línea de barrido. Como se conoce la velocidad de la luz, se puede calcular la distancia de cada pulso a su objetivo (por ejemplo, el suelo). Para calcular la posición del objetivo en coordenadas x,y,z también es necesario conocer la posición y orientación exactas de la aeronave y asignarla dinámicamente a cada uno de los impulsos devueltos. En consecuencia, es esencial la georreferenciación directa del lidar montado en el UAV, utilizando un sistema INS de alta calidad. Al igual que con otros sensores cartográficos, como las cámaras aéreas, los mejores resultados se obtienen cuando el sistema INS y el lidar se montan juntos en el UAV y se calculan brazos de palanca que tengan en cuenta el ángulo de montaje del lidar.

Aunque son de menor tamaño, pueden implantarse con un menor coste de capital inicial y suelen operar en áreas más pequeñas que los sistemas tripulados, las operaciones de cartografía basadas en UAV siguen necesitando un funcionamiento eficiente para poder aprovechar mejor las ventajas de una plataforma de menor coste. Normalmente, un proyecto de cartografía basado en UAV se entregará a un precio inferior al de una operación tripulada. Para seguir siendo competitivos, los operadores de UAV deben tener en cuenta los costes del tiempo invertido in situ para realizar el trabajo topográfico. Las tareas tradicionales de georreferenciación que utilizan GCP son bien conocidas por ser manualmente intensivas. Independientemente del sensor utilizado, al igual que ocurre con la experiencia adquirida en las operaciones aéreas tripuladas, la georreferenciación directa mediante un INS permite recopilar datos cartográficos con precisión desde un UAV y es esencial para utilizar sensores avanzados como LiDAR.